Kärbitud rasterandmete kasutamine põllumajanduses

Põllupiiridel põhinevad kärbitud rasterandmed kõlavad väga lihtsalt. Mõned andmeallikad on pikslitega rasterid resolutsiooniga 3m/10m/30m, teised aga hulknurkade või multihulknurkadega vektorid.

Kärbitud rasterandmete täpse piiri leidmine on keeruline. Enamiku GIS- ja täppispõllumajanduse tarkvarade vaikeväljund on pikslitega raster. Põllupiiri lähedal asuv täpne andmete hindamine aitab paremini mõista näiteks võra tingimusi ja kallet. 

Pikseldatud rastri näited:

Lähiinfrapuna pikseldatud raster
Lähiinfrapuna pikseldatud raster
Pikseldatud kõrgusraster
Pikseldatud kõrgusraster

Kas seda on võimalik paremaks muuta ja täpsemaks muuta?

Jah, GeoPard teeb seda ja teeb andmed API kaudu isegi edasiseks integreerimiseks kättesaadavaks. Mõned näited:

  • Põllupiiril põhinevate satelliidipiltide (punane, roheline, sinine ja lähiinfrapunavaated) kärpimine:
RGB kärbitud raster
GeoPard Agriculture RGB kärbitud raster
Lähiinfrapuna kärbitud raster
GeoPard Agriculture Lähiinfrapuna kärbitud raster

 

  • Satelliidipiltide kärpimine koos taimestikuindeksiga, näiteks WDRVI-ga, mis põhineb põllu piiril:

 

WDRVI kärbitud raster
GeoPard Agriculture WDRVI kärbitud raster

 

  • Digitaalse topograafilise andmestiku kärpimine (kõrgus ja karedus) põllupiiri põhjal:

 

Kõrguse kärbitud raster
GeoPard Agriculture'i kärbitud raster kõrguste kohta
Karedusest kärbitud raster
GeoPard Agriculture'i karedus kärbitud raster

Kuidas see GeoPardi liideses välja näeb ja kuidas seda saab teie põllumajandustehnoloogia lahendusse integreerida:

GeoPard Agriculture'i NIR-kärbitud raster
GeoPard Agriculture'i NIR-kärbitud raster
GeoPardi põllumajanduse abipositsioon
GeoPardi põllumajanduse abipositsioon
GeoPard Agriculture WDRVI
GeoPard Agriculture WDRVI

Meie GeoPardis mõistame selliste detailide väärtust ja töötame pidevalt lahenduse täiustamise nimel.

Mis on rasterandmed?

Rasterandmed on digitaalsete piltide andmetüüp, mida esitatakse pikslite või lahtrite ruudustikuna, kus iga lahter vastab kindlale asukohale Maa pinnal. Igale rasterpildi pikslile on määratud väärtus, mis esindab selle asukoha konkreetset atribuuti või karakteristikut, näiteks kõrgust, temperatuuri või maakatet.

Seda kasutatakse tavaliselt geograafilistes infosüsteemides (GIS) ja kaugseire rakendustes erinevat tüüpi ruumiandmete esitamiseks ja analüüsimiseks. Seda saab koguda mitmesugustest allikatest, sealhulgas satelliidi- ja õhupiltidest, digikaameratest ja maapealsetest anduritest.

Seda salvestatakse sageli erinevates vormingutes, näiteks GeoTIFF, JPEG ja PNG, mis on loodud andmete tõhusaks tihendamiseks ja salvestamiseks. GIS-tarkvara ja pilditöötlustööriistu saab kasutada andmete manipuleerimiseks ja analüüsimiseks, näiteks piksliväärtuste arvutuste tegemiseks või filtrite rakendamiseks teatud funktsioonide täiustamiseks.

Rakenduste näideteks on maakasutuse ja maakatte kaardistamine, taimestiku muutuste analüüsimine aja jooksul ning saagikuse ennustamine keskkonnategurite põhjal.

Kuidas kasutatakse rasterandmeid täppispõllumajanduses?

See on täppispõllumajanduse oluline komponent, kuna see annab üksikasjalikku teavet põllukultuuride tervise, mulla omaduste ja keskkonnategurite kohta, mida saab kasutada teadlikumate otsuste tegemiseks põllukultuuride majandamise osas. Siin on mõned näited rasterandmete kasutamisest täppispõllumajanduses:

  • Saagi tervise analüüs: Satelliidipiltide või droonipiltide kujul olevaid kaugseireandmeid saab kasutada selliste andmekihtide genereerimiseks, mis näitavad taimestiku indekseid, näiteks NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) või NDRE (Normalized Difference Red Edge). Need indeksid aitavad tuvastada põllu alasid, kus taimestik on terve, samuti alasid, kus põllukultuurid võivad olla haiguste, kahjurite või toitainete puuduse tõttu stressi all.
  • Pinnase analüüs: Mullaandmeid, näiteks mulla niiskusesisaldust või mulla tekstuuri, saab koguda andurite abil, mis genereerivad andmekihte. Need kihid aitavad tuvastada põllu alasid, millel on erinevad mullaomadused, mis aitab langetada otsuseid väetamise, niisutamise ja muude mullaharimise tavade kohta.
  • Keskkonnaanalüüs: Andmekihte, mis näitavad keskkonnategureid, nagu temperatuur, sademed ja tuule kiirus, saab kasutada põllukultuuride kasvu modelleerimiseks ja saagikuse ennustamiseks. Need kihid aitavad tuvastada ka põllu alasid, mis on altid erosioonile, üleujutustele või muudele keskkonnaprobleemidele.
  • Muutuva normiga pealekandmine: Seda saab kasutada ettekirjutuskaartide loomiseks sisendite, näiteks väetiste või pestitsiidide, muutuva koguse lisamiseks. Sisendite erineva koguse lisamisega vastavalt põllu eri piirkondade vajadustele saavad põllumehed vähendada jäätmeid ja optimeerida põllukultuuride kasvu.

Üldiselt on rasterandmed täppispõllumajanduses ülioluline tööriist, kuna need annavad üksikasjalikku teavet põllukultuuride ja mulla seisundi kohta, mida saab kasutada teadlikumate otsuste tegemiseks põllukultuuride majandamise osas.

Põllumajandusvööndite toimingud andmepõhiseks otsuste tegemiseks

TSOONIDE TOIMINGUD ERINEVATEL KIHTIDEL

Täppispõllumajanduses on põlluandmete kogumine ja andmepõhine otsuste langetamine üliolulised. Mitmekihilise analüütika arendamise ja kihtidevaheliste sõltuvuste leidmise järgmise etapina tutvustame uut moodulit „Tsoonide toimingud“. 

Seal saate otsida sõltuvusi erinevate põllumajandusvööndite kaartide vahel, näiteks ajalooline taimestik, topograafia koos selle tuletistega, saagikuse monitoride andmed, mullaandmed, skannerid, stabiilsuskaardid jne. See on samm edasi enim mõjutatud alade määratlemisel ja põldude heterogeensuse põhjuste mõistmisel. 

Kuidas saab piirkondi tuvastada? 

Kõigepealt vali põllukaardid, mida soovid ristanalüüsida. Kihtide võrdlusvaade on hea lähenemisviis konkreetsete põllumajandusvööndite määratlemiseks analüüsimiseks.

Võib-olla soovite võrrelda madala saagipotentsiaaliga ja lohakaid alasid, kõige ebastabiilsemaid tsoone ja madala taimestikuga, madalat elektrijuhtivust ja saagikust, nagu ka kasutatud väetamiskaarti ja praegust taimestikku ning teisi.

Teiseks märkige tsoonide toimingute moodulis igal kaardil, mida soovite võrrelda, konkreetsed põllumajandustsoonid. Ja lõpuks leidke huvipakkuv tsoon. Pange tähele, et analüüsides on võimalik kasutada rohkem kui kahte kaarti. 

Kuidas saate neid teadmisi rakendada? 

Lisaks saagikust selgitavate seoste leidmisele on võimalik seada saagikuse eesmärke määratletud põllumajandusvöönditele; uurida huvitavaid alasid; vähendada investeeringuid sellistesse lokaliseeritud tsoonidesse või koostada piiravate tegurite leevendamise plaan ja tuvastada ebaefektiivsed alad, teades algpõhjuseid; koostada agronoomiaplaan, kasutades VRA tavasid. 

Ekraanipiltidel on mitu näidet väljade analüüsist. Pane tähele, et iga väli on unikaalne ja allpool mainitud juhtumid ei garanteeri sama tulemust sinu välja jaoks, aga see on hea viis uurimise alustamiseks. 

Olete väga teretulnud jagama oma agronoomilisi tavasid selle postituse kommentaarides või võtke otse ühendust GeoPard Agriculture'i meeskonnaga. Oleme tagasisidele avatud, sest loome teie jaoks lahenduse, et paremini mõista põldude varieeruvust ja seda hallata.

Tsoonide kvaliteet

Peaaegu kõik haldustsoone kohandatakse enne muutuva külvinormiga kaardile üleminekut. See võib hõlmata mõne tsooni ühendamist, käsitsi parandusi tuntud kohtades, täiendavate puhveralade lisamist, põllumajandustehnika ühilduvust jne.

Meie, GeoPardi meeskonnas, mõistame, et täpsed looduslikud haldusvööndid koos kehtivate polügoonidega säästavad tsoonide kontrollimise ja parandamise protsesside ajal palju aega.

GeoPardi mootor teeb järgmist:

  • eemaldab automaatselt müra,
  • liidab automaatselt väikesed polügoonid lähimasse suuremasse tsooni,
  • säilitab igas tsooni polügoonis ainult vajaliku minimaalse arvu punkte,
  • muudab VRA kaardid ühilduvaks mis tahes põllumajandusseadmete ja -masinatega.

Lisaks automaatsele korrektsioonile, tööriist tsoonide ühendamiseks ja jagamiseks on saadaval kaardi kohandamiseks vastavalt oma põlluteadmistele ja agronoomilisele praktikale. 

Turul on palju erinevaid kaarte erinevatelt pakkujatelt, kuid GeoPardi kaardid on kindlasti tuttavad.

Tsoonide ühendamine ja jagamine põllumajanduses haldamiseks

Keegi ei tunne oma põldu paremini kui põllumees või agronoom, kes on selle põlluga aastaid töötanud. Seetõttu vajab iga algoritmipõhine analüüs sageli professionaali poolt oma sügavate valdkonnaalaste teadmiste abil valideerimist ja kohandamist.

Tsoonide ühendamise ja jagamise funktsioon võimaldab professionaalil teha mõned olulised asjad: 

  • Jagatud hulknurgad
  • Polügoonide ühendamine
  • Määrata polügoon või täielik tsoon teisele klassile

Neid kohandusi saab rakendada mis tahes andmekihi jaoks ja see on väga kasulik funktsioon, et valmistada ette OMA ideaalsed tsoonid täppispõllundustöödeks, nagu VR-külv, väetamine või pritsimine.

Mis on lõhed põllumajanduses?

Põllumajanduses viitab jagamine põllu jagamisele või tükeldamisele erinevateks osadeks erinevate majandamistavade jaoks.

See jaotus võimaldab põllumeestel rakendada igas osas erinevaid töötlusviise või tehnikaid vastavalt konkreetsetele vajadustele.

Näiteks võivad põllumehed põllu jagada, et kasutada erinevaid väetisi, herbitsiide või niisutusmeetodeid, mis põhinevad mullatingimustel või saagi nõuetel.

Jaotused võimaldavad ressursside sihipärast ja tõhusat rakendamist, optimeerides saagi kasvu ja minimeerides kulusid, lahendades samal ajal põllu eri piirkondade spetsiifilisi probleeme.

Saagi kontroll stabiilsuse ja jõudluse analüüsi abil

 

Viimase 1-2 nädala või 1-2 kuu või isegi paari aasta jooksul põllul toimunud muutuste tuvastamine aitab saada ülevaate saagi arengust.

Seda saab kasutada järgmiselt:

  • Leidke 5-10-20 aasta jooksul sarnase tulemuslikkusega kohti ja paigutage katsed sarnaste tingimustega piirkondadesse, et vähendada vigade tõenäosust,
  • jälgida muutusi hooaja jooksul ja hinnata saagi tootlikkust kasvuperioodil,
  • tuvastada kahjustatud alasid pärast ilmastikukatastroofi, haigust või kahjurirünnakut ja arvutada kahjustatud alasid,
  • tuvastage kahe viimase pildi erinevus ja kontrollige kärpimise toimivust.
Välja stabiilsustsoonid

Ja kõik see ja veelgi rohkem juhtumeid on kaetud GeoPardi põllu stabiilsusvöönditega. Eelkõige annab see rohkem teavet koos hooajaliste ja ajalooliste majandamistsoonidega.

Valige lihtsalt oma põld ja satelliidipildid, et jälgida nende muutusi, kontrollida põllukultuure ja saada ülevaadet iga koha kohta oma põllul.

välja stabiilsustsoonide valik

Kihtide võrdlus

Pole saladus, et me pidevalt rikastame GeoPard Agriculture'i lahendust ja suurendame selle väärtust kasutajatele. Vaadake lihtsalt meie veebisaidi jaotist “Varsti saadaval”. https://geopard.tech et saada teel olles aimu mõnest funktsioonist.

Nende prioriseerimine võib olla keeruline. Siin tulevad appi tagasiside ja tootedemonstratsioonid. Seega, meie lahenduse tutvustamine paljudele osalejatele... Maailma põllumajandustehnoloogia Londoni tippkohtumisel saime tarneplaani kohandada ja uue kihtide võrdluse funktsiooni vaid mõne päevaga välja anda.

Millest see räägib? Jagatud vaates saate visuaalselt kõrvuti võrrelda põlluanalüüsi andmeid. Võrdlemiseks on võimalik valida mis tahes tüüpi kihte: looduslike või infrapunavärvidega pildid, taimestikuvaatega pildid, hooajalised või ajaloolised majandamistsoonid. Kaks kihti käituvad sünkroonselt, kui suumite sisse/välja või liigutate kaarti oma mugavuse huvides.

Kuidas siseneda jagatud vaate režiimi? Valige oma väli ja klõpsake ülemises menüüs kihtide võrdlemise ikooni. Jagatud vaate ekraanil valige ülemises otsas oleva otsitava rippmenüü abil analüüsikiht.

sisene jagatud vaate režiimi
valdkonna analüütikute valik
välianalüütikute võrdlus

Mitmeaastased tsoonid

Mida see tähendab? Ajaloolised (mitmeaastased) haldustsoonid on loodud enam kui 30 aasta pikkuse satelliidipiltide arhiivi põhjal.

Analüütika sisenditeks valitakse automaatselt pildid, millel on igal hooajal taimestiku tipptase. Vastasel juhul esindab iga selline pilt potentsiaalset saagikust vastava aasta kohta.

 

Ajaloolised (mitmeaastased) majandamistsoonid annavad ülevaate iga koha kohta põllul.

Kuidas seda kasutada saab? Põllukultuuride arengumuster aitab põllumajandusmaad paremini tundma õppida ja teha õigeid otsuseid õigete sisendkogustega õigetes kohtades.

Ajaloolisi majandamistsoone saaks kasutada külvi-, väetamis- ja tsoonipõhise mullaproovide võtmise retseptifailide kavandiks.

Toetame kõiki piirkondi vastavalt soovile.

Mis on mitmeaastased tsoonid?

Täppispõllumajanduses viitavad mitmeaastased tsoonid põllul asuvatele konkreetsetele aladele, kus põllukultuuride kasvu ja saagikuse mustrid on mitme kasvuperioodi jooksul järjepidevad ja eristatavad.

Need tsoonid tuvastatakse mitmesuguste tehnoloogiate abil, näiteks kaugseire, GPS-kaardistamise ja mullaproovide võtmise abil.

Nende tehnoloogiate abil kogutud andmete analüüsimise abil saavad põllumehed ja agronoomid tuvastada põllul esinevaid varieeruvuse mustreid ja luua kaarte, mis eristavad kõrge tootlikkusega alasid madalama saagikusega aladest.

Seda teavet saab seejärel kasutada põllukultuuride majandamise tavade optimeerimiseks, näiteks istutustiheduse muutmiseks, niisutus- ja väetamismäärade reguleerimiseks ning isegi täppiskoristustehnikate rakendamiseks.

Need pakuvad väärtuslikku tööriista täppispõllumajanduses, kuna võimaldavad põllumeestel teha teadlikke otsuseid ressursside jaotamise ja põllukultuuride majandamise kohta, mille tulemuseks on parem tõhusus, väiksemad kulud ja suurem saagikus.

Mõistes põllu piires esinevat varieeruvust ja kohandades majandamistavasid igale konkreetsele tsoonile, saavad põllumehed oma maa ja ressursside potentsiaali maksimeerida.

 

Põllumajanduse satelliitseire põlluanalüüsi jaoks

Mida see tähendabGeoPard pakub juurdepääsu enam kui 30 aasta pikkusele töödeldud, kalibreeritud ja puhastatud satelliidipiltide arhiivile koos ulatuslike vaadete komplektidega. Vaated arvutatakse iga satelliidipildi põhjal silmapilgutusega. 

GeoPardi lahenduse aluseks on põhjalikud hooajasisesed ja ajaloolised põlluanalüüsid.

Mis on satelliitpõllumajanduse monitooring?

Satelliitpõhine põllumajandusseire viitab satelliidipõhiste kaugseiretehnoloogiate kasutamisele põllumajanduskultuuride ja nende kasvatamiseks kasutatava maa kohta teabe kogumiseks.

See tehnoloogia võimaldab põllumeestel ja teadlastel jälgida põllukultuuride kasvu, tuvastada taimestiku tervise muutusi, mõõta maakasutuse ulatust ja jälgida keskkonnatingimusi eemalt.

Satelliidipilte analüüsides saavad põllumehed varakult tuvastada probleeme, näiteks toitainete puudust, kahjureid ja haigusi, ning võtta parandusmeetmeid enne, kui need põllukultuuridele olulist kahju tekitavad.

Satelliidipiltidelt saadud andmeid saab kasutada ka niisutusgraafikute optimeerimiseks, saagikuse ennustamiseks ja põllukultuuride tootmise hindamiseks.

Satelliitpõhine põllumajandusseire võib anda väärtuslikku teavet põllumajanduse juhtimiseks, võimaldades põllumeestel teha teadlikumaid otsuseid ning parandada oma saagikust ja kasumlikkust.

Samuti mängib see olulist rolli toiduga kindlustatuses ja jätkusuutlikkuses, võimaldades loodusvarade tõhusamat kasutamist ja vähendades põllumajanduse keskkonnamõju.

Kuidas satelliitpõllumajanduse seiret kasutada?

Peaaegu reaalajas saate jälgida saagi arengut, sealhulgas teha retrospektiivset analüüsi ja seisundi hindamist, otsida erineva kasvutasemega alasid, tuvastada anomaaliaid ja kindlasti võrrelda oma talu naaberpõldude ja -aladega.

Lisaks saab seda mitmel viisil kasutada, et sellest kasu saada nii põllumeestele kui ka teadlastele. Siin on mõned näited:

  • Saagi jälgimine: Satelliidipilte saab kasutada põllukultuuride kasvu ja arengu jälgimiseks aja jooksul. Satelliidipilte analüüsides saavad põllumehed jälgida oma põllukultuuride tervist, tuvastada stressi või haigustega piirkondi ja vastavalt sellele oma majandamispraktikat kohandada.
  • Saagikuse prognoos: Satelliidiandmeid saab kasutada saagikuse hindamiseks vegetatsiooniindeksite, mulla niiskuse ja muude parameetrite põhjal. See teave aitab põllumeestel teha teadlikke otsuseid saagikoristusgraafikute ja turundusstrateegiate kohta.
  • Niisutuse haldamine: Satelliidipilte saab kasutada mulla niiskustaseme ja põllukultuuride veekasutuse jälgimiseks, mis võimaldab põllumeestel optimeerida oma niisutusgraafikuid ja vähendada vee raiskamist.
  • Pinnase kaardistamine: Satelliidipilte saab kasutada mulla omaduste, näiteks tekstuuri, orgaanilise aine sisalduse ja toitainete kättesaadavuse kaardistamiseks. See teave aitab põllumeestel teha teadlikumaid otsuseid väetamise ja muude mullaharimistavade kohta.
  • Kahjurite ja haiguste seire: Satelliidipilte saab kasutada kahjurite ja haiguste nakatumise piirkondade tuvastamiseks, mis võimaldab põllumeestel võtta ennetavaid meetmeid enne olulise kahju tekkimist.
  • Maakasutuse kaardistamine: Satelliidipilte saab kasutada maakasutusmustrite ja aja jooksul toimuvate muutuste kaardistamiseks. See teave aitab poliitikakujundajatel ja teadlastel paremini mõista maakasutuse dünaamikat ja töötada välja tõhusamaid maakasutuspoliitikaid.

Üldiselt annab satelliitpõhine põllumajanduse seire rohkelt teavet, mis aitab põllumeestel ja teadlastel teha teadlikumaid otsuseid ning parandada põllumajanduse tootlikkust ja jätkusuutlikkust.

Heterogeensusteguri kasutamine täppispõllumajanduses

Üks GeoPardi ainulaadsetest teadmistest on teie põldude heterogeensustegur.

Mida see tähendab? See arv näitab teie väljade heterogeensuse/varieeruvuse taset. Mida suurem on välja varieeruvus, seda suurem on vajadus täppis-ag tehnoloogiaid. Eriti kasulik on see koos GeoPardi mitmeaastase analüütikaga (30-aastane ajalugu). 

Mis on heterogeensustegur?

Täppispõllumajanduse heterogeensustegur viitab mulla ja põllukultuuride omaduste varieeruvusele antud põllul. Selle võivad põhjustada topograafia, mullatüübi, toitainete kättesaadavuse, veesisalduse, kahjurite surve ja muude taimede kasvu mõjutavate tegurite erinevused.

Täppispõllumajanduses on eesmärk seda hallata, kasutades kohapõhist teavet selliste sisendite nagu vesi, väetis ja pestitsiidid rakendamiseks õigel ajal ja õiges koguses, et maksimeerida saagikust ja kvaliteeti, minimeerides samal ajal keskkonnamõju.

See nõuab andurite, kaardistamistehnoloogiate ja andmeanalüüsi tööriistade kasutamist, et luua põllust üksikasjalikke kaarte, mis aitavad teha juhtimisotsuseid.

Selle mõistmine on oluline, sest see aitab põllumeestel optimeerida oma juhtimisstrateegiaid ja suurendada kasumlikkust.

Kohandades sisendeid iga põllu piirkonna konkreetsetele vajadustele, saavad põllumehed vähendada sisendkulusid, suurendada saagikust ja parandada üldist saagi tervist.

Kuidas sa seda kasutada saad?

Kui teil on palju põlde, võib see aidata teil mõista, millistele põldudele muutuva külvinormiga (külv, väetamine, pritsimine) kõigepealt keskenduda. 

Põllu mulla ja põllukultuuride omaduste erinevuste kaardistamise abil saavad põllumehed tuvastada erinevate vajadustega alasid ja vastavalt sellele sisendit erinevate kogustega rakendada.

Näiteks põllu alad, kus on palju toitaineid, ei pruugi vajada nii palju väetist kui alad, kus on vähe toitaineid. Samamoodi võivad põllu alad, kus on palju umbrohtu, vajada rohkem herbitsiidi kui alad, kus on vähem umbrohtu.

VRA abil saavad põllumehed vähendada sisendkulusid, rakendades sisendeid ainult seal, kus neid vaja on, ning vältida sisendite ülekasutamist, mis võib viia keskkonna halvenemiseni.

See lähenemisviis võib kaasa tuua ka suurema saagikuse ja parema kvaliteediga saagi, kuna sisendid on kohandatud iga põllu piirkonna konkreetsetele vajadustele.

Seetõttu on täppispõllumajanduse heterogeensuse teguri mõistmine ülioluline, et teha teadlikke otsuseid selle kohta, kus ja millistes kogustes sisendeid kasutada, mis lõppkokkuvõttes viib paremate majandamistavade ja suurema kasumlikkuseni.

Sa säästad kemikaalide pealt kõige rohkem kõige heterogeensematel põldudel!

Mis on heterogeensuse teenus?

Põllumajanduses viitab see põllu või maastiku loodusliku varieeruvuse või heterogeensuse äratundmisele ja kasutamisele. See hõlmab eri piirkondade mitmekesiste omaduste mõistmist ja ärakasutamist põllumajandustavade optimeerimiseks.

Teenused võivad hõlmata täppispõllumajanduse tehnikaid, nagu muutuva kogusega väetamine, kohapõhine majandamine ja sihipärased sekkumised, mis põhinevad põllu eri tsoonide või alade konkreetsetel vajadustel.

Selle rakendamise abil saavad põllumehed suurendada ressursitõhusust, parandada saagi tootlikkust ja minimeerida keskkonnamõju.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Taotlege tasuta GeoPardi demo / konsultatsiooni








    Nupule klõpsates nõustute meie Privaatsuspoliitika. Me vajame seda, et vastata teie taotlusele.

      Telli


      Nupule klõpsates nõustute meie Privaatsuspoliitika

        Saada meile teavet


        Nupule klõpsates nõustute meie Privaatsuspoliitika